Metodo Sperimentale PDF

METODO Esistono due tipologie di teoria: Teoria ingenua —> basate sull’esperinza diretta teoria scientifica —> si ottengono usando il metodo sperimentale Metodo sperimentale (costruisco una teoria scientifica) - esperimento - variabili - significatività ed inferenza statistica - studi correlaziona...

METODO Esistono due tipologie di teoria: Teoria ingenua —> basate sull’esperinza diretta teoria scientifica —> si ottengono usando il metodo sperimentale Metodo sperimentale (costruisco una teoria scientifica) - esperimento - variabili - significatività ed inferenza statistica - studi correlazionali ed esperimenti naturali Gruppo di controllo: persone che non sono sottoposte “alle cure” del guaritore, per compararli con il gruppo sperimentale. Il controllo dell’ipotesi si fa creando le condizioni poiché l’ipotesi sperimentale possa essere falsificata metodo sperimentale Il metodo sperimentale ci costringe a definire il modo operativo delle dimensioni che non sono già definite o considerate da tutti allo stesso modo 5 passi del metodo sperimentale: 1. Individuazione e descivere un problema-> faccio una ricerca bibliografica 2. Formulazione di una ipotesi-> nell’ipotesi prevede un rapporto di causa effetto tra due o più variabili (es. le ore di sonno influenzano la memoria e breve termine), quando formulo l’ipotesi sperimentale (H con 1) formulo anche l’ipotesi nulla (H con 0) non ci sia un rapproto di causa effetto tra le variabili (es. le ore di sonno non influenzano con la memoria abreve termine). Mi creo così una situazione sperimetale in cui raccolgo dati che mi permettono di verificare l’ipotesi nulla, se l’ipotesi nulla risulta verificata vuol dire che è falsificata l’ipotesi sperimentale. L’ipotesi nulla prevede che non ci sia un rapporto di causa effetto, non ci sia nessun collegamento. 3. Esecuzione dell’esperimento-> eseguo 4. Raccolta dei dati e elaborazione dei risultati-> i dati vanno eleborati e avvalgo della statistica inferenziale, che permette di fare delle inferienze. Posso accettare l’ipotesi sperimentale? Si no 5. Condivisione dei risultati con la comunità sceintifica (congressi, pubblicazione)-> esisitono reviste a cui io posso mandae la ricerca che viene sottoposta a dei arbitri (sono altri ricercatori del mondo) chi prorpone articoli e chi valuta. Se la valutazione è positiva l’articolo viene pubblicato nella rivista. Il cuore del motodo sperimentale è l’esperimento in cui ho una o più variabili e ipotizzo la causa effetto. Cos’è una variabile—> proprietà di un evento o fenomeno che può essere misurata In un esperimento bisogna distinguere due tipi di variabili: Variabili indipendete-> è controllata dallo sperimentatore, la consideriamo la “causa” Varibile dipendente-> dalla sua valutazione dieonde la prestazione misurata, la consideriamo quella che abbia degli effetti nella variabile indipendente Esperimento: Riproduco un fenomeno naturale in modo semplificato e controllato. Procedure in cui un ricercatore manipola sistematicamente una o più variabili indipendenti e ne misura gli effetti su una o più variabili dipendenti. variabili discrete (catagoriche) rappresenta un insieme di categorie distinte e indivisibili (es. maschi- femmine) Variabili continue Può assumere un numero infinito di valori diffrenti (es. età, altezza, tempo di reazione), possono essere trasformate in variabili categoriche per esigenze sperimentali. A seconda dell’esigenze sperimentali posso trasformare una variabile continua in categorica: se in un ipotesi : le ore di sonno influenzano la memoria a breve termine soltanto nei soggetti di più di 50 anni e non in quelli piu giovani di 50 anni—> variabile continua: l’età. Per trovare la variabile categorica farò due gruppi in base all’età. Bilanciamento delle variabili Quando vado a studiare qualcosa, idealmente vorrei avere persone che sono uguali all’interno dei due gruppi, ma di fatto non è cosi, quindi tenderò a bilanciare tra i due gruppi tutte le varibili; es. di sciuro bilancio la presenza di maschi e femmine, età media. Tutto ciò che posso bilanciare comodamente lo faccio, a seconda dell’ipotesi che ho fatto ho delle variabili che possono diventare dipendenti e altre variabili che se riesco vado a bilanciare. Lo scopo è avere dei gruppi per il più possibili omogenei.  Ipotesi IPOTESI—> H1 l’invecchiamento riduce la velocita di risposta Vi-> l’eta Vd-> velocità di risposta Sono direttamente associate a un sistema di misurazione-> passaggio del tempo Devo definire che cos’è l’invecchiamento, dovrò documentare com’è considerato l’invecchiamento, dovrò avere dei gruppi di adulti e di anziani o tre gruppi giovani-adulti-anziani IPOTESI—> H2 fumare marijuana riduce l’apprendimento Vi->fumare marijuana Vd-> riduce apprendimento Definire cosa vul dire fumare marijuana, quanto bisogna fumare? Che cos’è l’apprendimento? Definire e associare uno strumento di misurazione esempio - maschi e femmine in età prescolare hanno livelli di aggressività differenti? VI-> essere maschio o femmina VD-> l’ivello di aggressività 2 livelli obbligatoriamente Devo definire cos’è l’aggressività e trovare o costruire uno strumento per calcolarlo, parlando dei bambini probabilmente è meglio osservare sul campo rispetto ai laboratorio, raccolgo i dati e faccio una scala che misura l’aggressività e il numero di bambini suddivisi in maschi e femmine. Più il punteggio è basso più calano le osservazioni. Questo andamento si chiama distribuzione normale dei dati, i casi che ho tendono di solito a calare verso le estremità, quando ottengo dei dati così vuol dire che lo strumento è fatto bene SIGNIFICATIVITÀ E INFERENZA STATISTICA Non ci limitiamo a descivere i dati ma ci chiediamo se l’ipotesi è da considerarsi vera o falsa. I dati si distribuiscono attorno ad un valore mediano, quindi avrò più frequenza per i dati attorno alla media e la frequenza diminuisce quando mi allontano dalla media. La curva mi indica che—>è la frequenza cummultiva dei dati rispetto ai punteggi possibili che ho in una determinata misura che ho preso. - Posso avere distribuzioni dei dati differenti - posso avere dei punteggi che hanno un raing basso e quindi stanno attorno al valore medio, - posso avere dei punteggi con lo stesso valore medio. Che si distribuiscono maggiormente, - fino ad arrivare a punteggi con lo stesso valore medio che si distribuiscono ancora di piu. Io magari ho la stessa media ma prodotta da valori differenti, che si distribusocno in maniera differente rispetto al valore medio stesso. - Quando ho dei dati che si spostano poco dalla media avrò la curva di colore blu - Situazioni in cui ho una distribuizione maggiore e sarà la curva viola - Casi in cui ho una distribuizione più importante e quindi una variabilità maggiore, curva rossa Ho due gruppi. - poniamo che stiamo studiando il quoziente d’intelligenza, un gruppo ha un valore medio di 80 e l’altro gruppo ha un valore medio di 120. La statistica inferenzale non considera solo il valore medio (80-120) ma considerando anche quano le misurazioni si distribuiscono attorno al valore medio. - posso avere una distribuizione importante (caso A) - posso avere delle distribuzione più strette (caso B) Quando i dati si distribusocno come nel secondo caso, ho tanti soggetti che fanno parte del gruppo che produce una media di 80 che pero si comportano con dei soggetti che hanno prodotto la media di 120. Tante persone che producono la media di 80 in realtà si comportano esattamente di perosne che hanno prodotto la media di 120. Questa sovrapposizione è ridotta al minimo. Guardabdo solo il valore medio io non so nulla devo guardare come si distribuisocno attorno al valore medio. La statistica infferenziale—> mi dice che il valore medio ottenuto lo devo considerare significativo considerando la variabilità che io ho nella prestazione umana, che c’è sempre.  GLI STUDI CORRELAZIONALI (esperimenti naturali) Non mi devo chiedere se ci sia un rapporto causa-effetto tra una o più varbaili, ma quello che mi chiedo è se i valori che possono assumere le variabili hanno un andamento assocciato/correlato oppure no. Le variabili non sono maipolate, semplicemente raccolgo i dati. Gli studi correlazionali sono molto utili quando non so molto di un fenomeno e devo capire emglio (sopratutto ambito biomedico) Esempio di due variabili correlate non in senso positivo. Correlazione negativa—> ad alti valori di una variabili tendono a corrispondere valori bassi dell’altra variabile e viceversa (quando ho un bambino più piccolo è più facile che trovi dei valori più alti di aggressività, mentra con un bambino più grande il livello di aggressività dovrebbero essere più bassi). È l’aumento dell’età che aumenta che fa aumentare l’aggressivita? No, non è l’età, sarà qualcosa che avrà a che fare con la maturazione. Graficamente i dati tendono a posizionarsi su una linea (in questo caso ha una posizione negativa, quando è positiva va nell’altro verso) che in base alla posizione e la pendenza capiamo se è negativa o positiva. Coefficente di correlazione (R) che puo assumere il valore che va tra -1 e +1, quando ho valori di R attorno allo 0 la statstica dice che le variaiblli non sono correlabili. Quando il coefficente aumenta (correlazione positiva 0,5) i dati non sono piu diffusi nello spazio cartesiano ma tendono a raggrupparsi attorno ad una linea. La correlazione positva perfetta (solo teorica) +1. Valori di R inferiori allo 0 (-0,7)i dati tendono ad essere raggruppati fino alla correlazione negativa perfetta che è -1 Limiti correlazionali Se due variabili sono correlate tra di loro non posso trarre alcuna conclusione che ci sia un rapporto causa- effetto tra queste variabili. Es. Autostima e risultati-voti ottenuti sia una correlazizone positiva, (volgio vedere se c’è una correlazione tra autostima e voti universitari) per fare questo studio dovrò definire cos’è l’autostima e avere uno strumento per misuraralo. Come risultato potremmo trovare che chi ha un’autostima piu elevata abbia piu risultati nei voti ottenuti. Posso dire quindi che l’autostma è correlata con l’andamento dei voti ottenuti. Negli studi correlazionali non manipoli nessuna variabile, per cui non si possono rilevare rapporti di casualita. Devo creare degli studi differenti e formare dei gruppi per verificare diverse condizioni. Gli studi correlazionali sono usati come studi esplorativi o quando è impossible realizzare un esperimento per realizzare un esperimento per ragioni pratiche o etiche. Quindi vado a rilevare le dimensioni che sono già presenti nella real, non vado a manipolare niente. METODI DESCRITTIVI Non cerca una ralzione di causa-effetto tra variabili ma mi limito a descivere un fenomeno, possono arrivare a quantificazione numeriche (tal azione la compie tot volte) oppure una descrizione dettagliata descrittiva attraverso al metodo descrittivo->in quelle situazioni in cui faccio fatica a descrivere gruppi di fenomeni. Metodo di tipo osservativo dove faccio descrizioni dove posso arrvare a delle quantificazioni numeriche rispetto ad alcuni comportamenti. Fanno parte anche le ricerche che utilizzano gli strumenti per raccogliere in modo piu o meno strutturato dei dati attraverso un’inchesta cioè un’intervista o questionario. —>L’intervista: l’intervistatore ha a che fare direttamente con un soggetto alla volta. —> Questionario: è in forma scritta e possono partecipare più persone contemporaneamente. Es. Se sono interessato a saper quanto le persone si lavano i denti al girono è meglio fare un questionario perché le persone si sentono più libere di risponderci mentre con l’intervista ilpartecipnate potrebbe mentire. Uno dei “pericoli” dell’inchiesta è la lunghezza dello strumeneto che voglio usare, se io costruisco uno strumento troppo lungo è probabile che il partecipnate si rifiuti. —>L’intervista puo essere strutturata - semi struttura - aperta, in base allìesigenze. - Aperta-> le domande che vado a fare dipendono molto dalle risposta che il soggetto mi ha dato, parto da una domanda generale e proseguo prendendo spunto dalla risposta, struemnto meno strutturato. - Semistrutturat-> ho una parte rigida e una parte in cui interagisco con soggetto in modo meno strutturato. - Strutturata-> domande fisse e precise a prescindere dalle risposte. Pericoli: - lunghezza - Devo porre le domande in modo neutrale, cercando di non favorire una o l ‘altra delle risposte possibili - non ci deve essere desiderabilità sociale - interpretazioni dei risultati es. problema Uno psicologo deve controlare se l’azione di un farmaco che si ritiene curi la depressione - prima della somministazione del farmaco la valutazione media dei soggetti del oro stato d’animo su una scala a 7 punti (dove 1= depressione profonda e 7= beatitudine) è 4.3 - somministrazione del farmaco - i soggetti valutano ? È possibile concludere che la somministrazione del farmaco è efficace No, perché io devo sempre un gruppo di controllo che deve essere del tutto identico al gruppo sperimentale. I gruppi devono essere bilanciati perché se io pareggio idue gruppi assumo che delle evenutali differenze tra i gruppi prima e dopo siano dovute alla mia maniplazione-> che è la somministrazione del farmaco. Uno sperimentatore esperto divide i volontari a caso in due gruppi differenti: –Gruppo sperimentale: ai soggetti di questo gruppo viene rilevato il punteggio di autovalutazione prima e dopo la somministrazione del farmaco –Gruppo di controllo: i soggetti di questo gruppo vengono trattati nello stesso modo, ma invece del farmaco vengono somministrate loro delle sostanze inattive (placebo) Non ci sono solo le aspettative dei soggetti che possono influenzrare i risultati ma esiste anche la possibile influnza delle aspettative degli sperimentatori, chiamato effetto Rosental. Effetto palcebo—> le persone rispondono ai farmaci e alle terapie nel modo in cui pensano che dovrebbero rispondere. Lo sperimentatore se sa che il soggetto fa parte del gruppo di controllo incosapvolmente si potrebbe comportare in modo diverso che simuli le risposte dei soggetti in modo diverso. Per cercare di viare il problema si fanno degli studi chiamati il doppio ceco-> non solo il soggetto non sa se sta prendendo il farmaco o solo placebo. Ma anche lo sperimentatore quando fa il test prime e dopo non sa se ha davanti un soggetto che appartiene al gruppo di ocntrollo o al gruppo sperimentale. In queto modo sono sicuro che anche le possbili effetti delle aspettative dello sperimentatore sia annullata. In psicologia artefatto—> quando i risulati che ottengo non sono dovuti alla manipolazione della VI che sto mettendo in atto nell’esperimento ma sono dovuti a qualcosa di differente che non ho controllato.  Riepilogo capitolo Il metodo è una teoria della differenza tra una teoria che è formulata in modo ingenuo oppure una teoria di tipo scientifico, non è tanto la complessità o la raffinatezza diciamo così di una teoria a determinare il fatto se la teoria è ingenua o scientifica ma la differenza sta appunto nel tipo di metodo che noi utilizziamo se utilizziamo: il metodo sperimentale metodo scientifico—> allora stiamo costruendo una teoria scientifica che può essere anche molto semplice ma è comunque di tipo scientifico allora diventa fondamentale capire in che cosa consiste: ha delle fasi differenti che sono indipendenti dall'oggetto di studio in particolare quindi quando parliamo di metodo scientifico non parliamo necessariamente di psicologia. Particolarità dell'applicazione del metodo sperimentale alla psicologia: il cuore del metodo sperimentale è l'esperimento= cioè il momento in cui io sulla base di un'idea di un'ipotesi che mi sono formulato sulla base dell'analisi della letteratura nell'argomento specifico costruisco appunto una situazione sperimentale che mi permetta di accettare l'ipotesi oppure di rifiutarla cioè di accettare l'ipotesi nulla, che non ci sia in realtà un collegamento tra le variabili che io ho preso in considerazione. -> nella ipotesi sperimentale quello che faccio è quello di andare a ricercare un rapporto di causa effetto tra due o più variabili. Es. ipotizzo che la temperatura esterna determini lo stato fisico dell'acqua, creo un rapporto di causa effetto tra due variabili che sono temperatura esterna e stato fisico dell'acqua e mi immagino che al variare della prima variabile il variare della prima variabile determini un cambiamento nella seconda variabile rapporto di causa effetto. Variabile indipendente: la variabile causa, nel senso che viene manipolata dallo sperimentatore e vado a valutarne nella situazione sperimentale gli effetti nella variabile dipendente Variabile dipendente: nel caso della psicologia è sempre e comunque una misurazione di una qualche prestazione di tipo umano, una prestazione comportamentale in senso ampio (quello che intendevano i comportamentisti cioè semplicemente una qualcosa che ha a che fare con il comportamento manifesto può essere anche evidentemente qualcosa che ha a che fare con il funzionamento mentale ma i cui ne possono in qualche modo verificare gli effetti). Diventa quindi cruciale il problema della definizione delle variabili indipendenti e dipendenti e della loro misurazione. il concetto di misurazione è particolarmente rilevante in psicologia Es. abbiamo parlato del concetto di aggressività ad esempio dobbiamo definire che cos'è l'aggressività e dobbiamo definire come misurare l'aggressività questo è un problema specifico della psicologia cioè qualsiasi fenomeno noi andiamo a studiare l'autostima l'aggressività qualsiasi aspetto oggetto di studio deve poter essere definito in modo preciso e dettagliato e si devono creare o si devono reperire gli strumenti per poter misurare, soltanto in questo modo siamo in grado di fare un esperimento. Una volta che sono stati raccolti i dati nella situazione sperimentale si passa al momento dell'analisi di questi dati abbiamo detto che non è sufficiente guardare i numeri per decidere se accettare o meno l'ipotesi sperimentale, oppure accettare l'ipotesi nulla. Ipotesi nulla: cioè che in realtà non ci sia un rapporto di causa effetto tra le variabili come avevo ipotizzato nell'ipotesi sperimentale e quindi il processo di inferenza statistica mi permette di valutare se delle eventuali differenze che io ho effettivamente riscontrato nella mia situazione sperimentale di fatto siano significative oppure no = per significative vuol dire che non sono dovute a variabilità casuale che comunque osservo ma sono dovute alla variabilità intrinseca, dove io ho manipolato una variabile indipendente e ho valutato gli effetti di questa manipolazione nella variabile dipendente. La variabilità: è l'ingrediente principale del processo di inferenza statistica, non soltanto la media ad esempio di una misurazione tra i gruppi, ma proprio la variabilità attorno alla media dei gruppi che noi abbiamo considerato riguardo a una particolare misurazione di una variabile dipendente è l'elemento principale nel processo di inferenza statistica che ci permette di determinare se i nostri risultati sono significativi oppure no. Dopodiché i risultati devono essere comunicati al resto della comunità scientifica che si occupa di questo argomento attraverso la partecipazione al congresso e le pubblicazioni scientifiche. Questo è il processo tipico, ci sono situazioni, che non sono direttamente studiabili attraverso un esperimento classico dove appunto vado a manipolare una variabile indipendente e vado a valutarne gli effetti. In psicologia in alcune situazioni non sono in grado di applicare, esperimento di laboratorio classico, ma dei esperimenti naturali dove i gruppi che io vado a mettere a confronto sono già determinati nella realtà. Es. molto banalmente se io vado a considerare un confronto tra maschi e femmine ecco in realtà sono già in una situazione di esperimento naturale perché i gruppi sono già preformati nella realtà. Nell'esperimento vero: devo poter assegnare in modo casuale ciascun soggetto a ciascun gruppo sperimentale. Esperimento naturale:Se sto confrontando maschi e femmine non posso assegnare in modo casuale ciascun soggetto al gruppo dei maschi oppure al gruppo delle femmine ma ho già dei gruppi che sono preformati, presenti nella realtà. In alcune situazioni può essere utile non andare a cercare direttamente un rapporto di causa-effetto tra più variabili, ma può essere utile cercare di capire se c'è una correlazione tra due o più variabili. correlazione: Quando due variabili sono correlate, quello che vado a verificare è se l'andamento di una variabile è correlata all'andamento di un'altra variabile. l'andamento di una variabile vuol dire i punteggi che ottengo in ciascun soggetto che fa parte della situazione sperimentale, cioè prendo più misurazioni in ciascun soggetto, misurazioni di qualsiasi tipo di variabile, e vado a verificare se tendenzialmente quando c'è un valore in una variabile, una certa grandezza, corrisponde un valore di una certa grandezza anche nell'altra variabile. correlazione positiva: ad alti valori di una variabile corrispondono a alti valori anche dell'altra variabile. E a bassi valori della prima variabile corrispondono a bassi valori della seconda variabile. correlazione negativa: invece, quello che succede è l'opposto, cioè ad alti valori di una variabile corrispondono bassi valori della seconda variabile. La correlazione tra due variabili viene studiata attraverso una statistica che si chiama il coefficiente di correlazione, che tende a un valore di più 1 qualora la correlazione è positiva e un valore di meno 1 qualora la correlazione sia negativa. Ci sono valori attorno allo zero qualora le due variabili non siano tra di loro correlate.